通过对大数据更深层准确的分析及应用,AI正在一些方面改变着管理者的决策方式。一方面,在不确定时代中,管理者需要面对更多随时改变的数据,以往经验在面对新挑战时难以作为足够依据。同时,企业的数字化转型不再局限于基层运营,AI对于大数据的分析与利用也许可以让决策者看到更清晰的参考答案,并提升数字领导力。

发挥数据价值

受限于以往技术与物联网发展水平,企业的数字化转型起点主要集中在数字化运营。过去几年,市场对企业的反应速度,以及制定个性化服务的能力提出了更高要求,对管理者的决策能力也形成了挑战。随着数据快速变化与积累,今天的管理者在关键节点上的决策过程中看到的可参考数据更加复杂。回看数据价值链,在信息、洞察、预测及决策上,数据的价值越来越大,相较于其他环节的数据,用于决策的数据可以提供出更高的产出比,决策中对数据的价值利用也更加直接明显。

企业的数字化转型过程可以包括产品的生命周期、研发、生产、销售及售后,其中每个步骤都可以做数字化转型工作,也都有决策产生作用的空间。例如在研发过程中,通过对目标产品大数据的分析,管理者可以准确定位出产品需要具备的性能,以及相应的竞争力。与传统SWOT分析法做决策的方式相比,大数据可以提供全局下的指导。

通过大数据,AI的能力有了大幅度提高。技术的发展推动了人工智能在更多领域的应用,包括其在数字化转型中的角色。AI正在帮助数据以更快速清晰的方式呈现出来。在谷歌的AlphaGo与围棋世界冠军比赛的过程中,面对不断变化的棋局,每步棋背后的决策都影响着最后结果。AlphaGo快速处理关键数据的表现令人印象深刻。AlphaGo最后的胜利让管理者看到了人工智能找到最优路径的能力,也显示了大数据帮助决策优化的可能性。

通常,管理者的管理难点主要集中在“供产销”的经营铁三角的动态平衡上,每个部门的优化与协同都可以提升企业的经营效益,但“部门墙”的存在使得这种优化存在局限性,难以以企业效益最大化为整体目标。基于这点,傲林科技以企业级数字孪生实现AI辅助决策系统,用人工智能软件满足客户的动态需求。

傲林科技首创“事件网”技术作为建模工具基础,为不同行业建造企业级的数字孪生,通过利用企业不同的数据从不同维度建立模型,将物理世界中的企业运营同步映射到赛博世界。模型可以通过控制全域数据变量,做出沙盘推演,监测未来,从而快物理世界一步做出全局优化的预测建议。另一方面,模型可以节约决策时间成本,降低人工管理错误,提高决策效率。

对于变量条件,软件可以从原因、影响等方面给出症状诊断。近期由于澳大利亚铁矿石的涨价,钢铁企业采购受到影响。模型在应用过程中用数据治理和数据分析代替了计算过程,通过沙盘推演给出优化方案,在客户端快速提供出可行备选方案,保证调配出最优化的产品结构。方案产生后,会回到数字孪生模型进行推演,产生预测结果,最终由决策者结合自身的经验做出最优选择。

与将业务数字化的自下而上的数字化过程相比,这套辅助决策系统重点关注决策的重要性,通过人工智能,将数字业务化,以服务企业的中高层管理者。经过软件的可视化呈现,影响企业决策的若干条件会清晰显示出来。

找到决策点

在市场对数字化的热衷与相关政策不断出台的背景下,泛制造业、媒体、金融等越来越多领域正在利用AI辅助的方式做出决策。傲林科技认为,2021年会是中国市场的数智化元年。

AI对于决策的影响并不受行业或企业数字化水平限制。重要的是,一个企业级的大脑可以参与日常管理,用数据支撑运营、财务中常规且高频的决策问题,并在业务决策方向上提供清晰的参考依据。

不同企业即便是使用同一个分析模型,软件进行分析的数据源也不尽相同。

人工智能对全域数据分析后,可以帮助有一定数字化基础的工业企业定位到经营中能够创造最大价值的环节,实现明显的降本增效;对于处于自动化初级水平的中小型企业而言,则可以利用推演预测,对采购或占资金流大部分的库存等重要业务进行优化,快速降低费效比。随着数据源及模型的完善,数据利用能力会随之提升。

整体而言,模型在帮助企业将自身数据用得更好的同时,可以参考行业与外部市场的整体数据,进行全局量化优化。利用这套辅助决策系统,白酒企业小糊涂仙分析了渠道的经营状况,在提升经销商质量的同时开拓了新市场,实现年营收及利润持续双位数增长。

在企业经营中,“做决策的终究还是人,而不是机器”,管理者的经验及判断在涉及文化等问题时仍然非常重要。例如现阶段等自动驾驶可以在特定环境下提供安全辅助,仍无法取代人类驾驶。AI在复杂决策场景中提供的强大支撑能力更像一个趁手而又智能的工具。

与咨询公司合作

尽管同为企业发展的助力,现阶段的AI分析不会取代咨询公司,这是因为辅助决策系统与传统咨询公司的服务有所不同。对于寻求长期发展规划及战略相关咨询的公司而言,熟悉市场发展规律的咨询师,与有丰富经验的咨询公司不可或缺;在咨询方案完成后,陪伴企业完成从产品产生到使用,及最后的优化转型,重塑管理文化的成长过程,则是AI与大数据更擅长的领域。

对于咨询公司而言,传统企业领导者面临的数字化转型挑战也是他们面临的问题。为此,德勤、埃森哲等咨询公司先后设立了独立数字部门,并加大了数字化人才的吸收与培养,以为客户提供更符合数字化转型背景下的战略规划。

为提供更全面的服务,埃森哲等咨询公司选择了与科技公司合作。在为威马汽车提供服务时,埃森哲与SAP合作,提供出一款智能企业管理平台项目,帮助威马汽车实现了系统的数据标准化,以及流程自动化,大幅减少人工错误和相关成本,完成业务数字化过程。

在推进企业数字化转型的实践中,傲林科技扮演了另一个维度“咨询公司”的角色,以“软件”的形式呈现——掌握行业Know-How的同时,拥有人工智能和大数据产品。企业如何提高竞争力、如何规划数字化转型及落地,得到“一站式”解决。

今天,5G降低了数据的获取和应用成本,数据效能的提升也为B端数据的应用提供了承载与舞台。随着大环境下工业互联网数据逐步完善,企业内部不断推动数据打通,AI辅助决策系统可以更好地运用数据,为管理者服务。

数据驱动的智能时代中,科技进入的一个结果就是传统企业的边界被逐渐打破,咨询与科技之间的界限逐渐模糊。未来,传统企业会逐步转化为以数据为核心的企业,管理者面对的经营问题通过数据呈现,也通过数据得以更好解决。